向量单词 电脑版模拟器

回归朴素的词频、分类、排除法背单词，力图把它们做透，重视全局感和事物相关性 【频次】 我们重视词频，统计了每个词在日常生活中出现的频次，比如in出现了6.05亿次，海报中的cat、dog分别出现了1070万、1050万次，两者相差不多。优先记高频的，这样性价比高且容易获得正反馈，以让背单词持续下去； 我们重视词意，如果你只是应试追求能过线，可以选择只显示中高频含义，届时中低频含义将会折叠点击更多可见； 我们还对每个单词做了词性统计，并在详情页给出可视化数据，可以进一步点击看到每个词性下的单词数量分布； 【分类】 我们力图穷尽有意义的单词分类，每个分类下有数十/百/千个单词，切分目标让的背单词有节奏感的同时，还可以加强词与词之间的关联性，它们五花八门的大概分这些类： •按事物关系：动物词、植物词、时间词、称谓、食物、服饰、运动、国家地区等等 •按词频：超高频词、高频词、中频、低频、超低频等 •按词缀词根：-ful、-able、-ious、ment、re-、dis-、-er、ex-、up-等等 •按词性：名词、动词、数词、量词、代词、连词、叹词、形容词等等 •其他：词态、派生词、组合词、缩写词、超简单词等等 【全局感和事物的相关性】 我们有意让用户看到全局，意识到单词的实用性——语言就是在描述生活呀。 在宏观层面：频次也好、分类也好，都是一条条无形的线把单词给串起来，把他们连起来，单放在线里、网里更好记，而非一个个独立要被攻克的任务。 在微观层面：词向量球充当了网的角色，表达了单词之间的相关性，比方你看到大海，会自然而然的看到/想到沙滩、轮船、鱼、水，对应海报里的词球，sea、beach、sheep、boat、fish、water，词球可拖动点击，可转移到另一个词。 【排除法】 通过前面讲的的我想你应该有很多排除单词的思路了吧。我们摒弃了各种背单词的形式化功能，没有每天任务，没有艾宾浩斯记忆法，就方便的让你可点可看，随手勾掉已经会的单词，丝滑的把注意力转移到另一个单词上。默默帮你记录下已经看过的以便回顾，逐渐聚焦缩小生词范围、慢慢混个脸熟，即便不会也有个大体范围印象。这更符合现实规律，比方现实生活中认识人也是这样，不是猛盯着一个人看，是生活中一个个具体的事、人与人的关系的展开宣染熟悉起来的。